为了准确评价客户潜在信用风险,提出了偏最小二乘支持向量机组合评价模型。首先使用偏最小二乘能降低变量间的相关性,支持向量机可用于建立评估模型,然后采用相对误差频率分布作为新的指标评价模型,最后,与常见的评分模型在信用卡数据集上进行了对比。结果表明, PLS-SVM评价模型在有效性、稳定性以及准确性方面均有更好的表现。
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